Graphs4Good: 그래프로 파헤치는 경찰의 부당행위 (Neo4j, GraphRAG 활용)

2021년 6월 24일, Gothamist의 George Joseph은 다음과 같은 제목의 작품을 발표했어요. "반복적으로 위법 행위로 기소된 뉴욕 경찰국(NYPD) 경찰관 집단을 매핑합니다."

독립 데이터 저널리스트인 EJ Fox와 함께 Joseph은 논란의 여지가 있는 경찰 행위가 집단 행동인 경우가 많다는 사실을 자세히 설명했는데요. 이 기사는 2010년 이후 불만 사항과 관련된 경찰관의 탐색 가능한 시각화 및 지도를 보여줬습니다.

Graphs4Good: Insights into Police Misconduct with Graphs

전 75경찰서 로버트 마르티네즈 상사와 연결된 일부 officer `Node`의 클로즈업 이미지

이 글은 복잡한 사회 현상을 인사이트로 이끌어내고, 현실 세계에서 계속해서 일어나고 있는 숨겨진 패턴을 지적했다는 점에서 주목할 만해요. 위법 행위에 대해 불만을 제기하는 패턴이 있는 것으로 보이는 특정 주요 경찰관을 조사하면서 Joseph은 체포 시 금지된 목을 조르는 방법을 사용하는 것이 카메라에 포착된 후 최근 은퇴한 한 경찰관과 같은 많은 두드러진 사례를 발견했습니다.

여기서 그래프가 효과적인 이유

이 시점에서 이 분석에 Neo4j가 많이 사용되었다는 것은 놀라운 일이 아니죠? `Relationship`에서 패턴을 찾는 것은 그래프의 장점 중 하나이니까요. 그래프는 진정으로 "관계에 관한 모든 것"이며 이와 같은 사례는 경찰관, 불만 사항, 시민 등 간의 `Relationship`이 개별 불만 사항이나 경찰관 기록보다 더 중요한 상황이에요.

데이터의 연결은 데이터 자체만큼 가치가 있어요.

이 팀이 어떻게 작업을 수행했는지 궁금하시다면 EJ Fox가 분석에 대한 훌륭한 기술 분석을 작성했으니 한번 살펴볼까요? 여기에서 Fox는 다음과 같이 설명합니다.

그의 데이터는 무엇이었나요?
Cypher의 LOAD CSV 접근 방식을 사용하여 데이터를 가져오는 방법
그가 입증된 시민 불만을 경찰관과 연결한 방법
그가 officer들 사이의 `Relationship`을 구축한 방법.

기술적인 설명은 EJ의 탁월한 기술 분석에 맡기겠지만, 여기서 실제로 모든 것을 하나로 묶어주는 "비밀 소스"는 Neo4j의 Graph Data Science 라이브러리, 특히 EigenVector Centrality의 사용이었어요. 이 특정 알고리즘은 그래프에서 특정 Node의 영향을 측정하는데, EJ의 경우, 반복적으로 불만을 제기하는 경찰관과 밀접하게 관련된(또는 함께 협력하는) 반복적으로 불만을 제기하는 경찰관을 찾는 데 도움이 되죠.

Neo4j 그래프 데이터 과학은 요즘 그래프 작업에 대한 가장 흥미로운 것 중 하나인데요. EigenVector Centrality는 데이터 과학자, 분석가, 심지어 데이터 저널리스트가 데이터에서 통찰력을 끌어낼 수 있는 50개 이상의 "도구 상자에 포함된 도구" 중 하나일 뿐이에요. 이는 데이터 과학에 대한 "그래프 작성"을 주도하고 있으며 이미 많은 고객이 독일 당뇨병 연구 센터의 연구 데이터베이스를 연결하고 금융 사기를 적발하는 데 사용하고 있답니다.

Graphs4Good

Gothamist의 기사는 Neo4j가 이런 종류의 프로젝트에 사용된 것이 처음이 아니라는 것을 보여주죠. 몇 년 전 우리는 데이터로 작업하는 사람들을 연결하고 활성화하여 더 효과적으로 작업할 수 있도록 Graphs4Good 프로젝트를 시작했어요. 데이터 저널리즘 분야에서 Neo4j는 이전에 숨겨진 조세 피난처를 찾아내고, 소셜 미디어에서 선거 조작의 패턴을 탐지하고, NASA가 과거 임무에 대한 집단적 지식을 학습하도록 도움으로써 납세자의 세금을 절약하는 데 사용되었답니다.

Neo4j는 핑크 프로그래밍을 후원하고 커뮤니티에 참여하여 여성이 기술 부문에서 크게 소외된 그룹으로 발전할 수 있도록 돕습니다.

그리고 우리는 실제 데이터에서 연결을 발견하는 데 도움이 되는 프로젝트에 대해 열려 있어요. Neo4j 데이터 저널리즘 액셀러레이터 프로그램을 통해 EJ와 같은 데이터 저널리스트는 우리 주변에서 발견되는 실제 네트워크를 푸는 데 도움을 받을 수 있죠.

다음은 무엇일까요?

기술 전문가로서 저는 이 분석에 포함된 모든 사항과 이것이 기본 Graph Database인 Neo4j가 갖는 기술 강점과 어떻게 연결되는지 설명하고 싶어요. EJ Fox의 기사가 이 내용을 너무 잘 다루고 있기 때문에 이 게시물에서는 맛보기만 했을 뿐이죠.

그리고 기술 심층 분석에서는 나무 대신 숲을 잃을 위험이 항상 존재해요. 그래프 데이터 사이언스로 할 수 있는 강력하고 멋진 일이 많이 있지만, 이 게시물에서는 큰 그림에 주목하고 싶었어요. 그래프 기술은 근본적으로 저널리스트가 현실 세계에 대한 통찰력을 발견할 수 있도록 하며, 그래프 유틸리티는 우리가 세상을 더 잘 이해하는 데 기여하죠. 사람들이 이를 개선하기 위한 조치를 취하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수도 있고요.

그래프에 대해 궁금하신 점이 있으시면 알려주세요. 신용 카드 없이 클라우드에서 Neo4j AuraDB를 무료로 사용할 수 있어요. 또는 Neo4j 커뮤니티 사이트를 확인해 보세요. Cypher, GDS 및 모든 종류의 기타 기술을 사용하여 모든 산업 및 사용 사례에 걸쳐 여기에서 볼 수 있는 것과 동일한 작업을 수행하는 사람들로 구성된 크고 활발한 커뮤니티를 찾을 수 있을 거예요.

에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.